基于综合半梯云的不确定需求响应资源聚合调度策略

摘要

需求响应(demand response,DR)作为一种激励机制，对于促进电力供需平衡意义重大。然而，需求响应的不确定性与多样性也导致实际与预期的需求负荷响应量存在较大偏差，为此提出一种基于综合半梯云模型的需求响应随机优化策略。首先，考虑到需求侧响应的实际参与程度与用户的意愿密切相关，建立logit-XGBoost用户意愿线性回归模型，剥离用户信息中与响应意愿相关性较低的行为信息，将用户参与响应的不确定意愿显性表达。随后，针对实际调度过程中无法获得的需求侧用户所有的信息，基于提取的用户意愿搭建综合半梯云模型，获得用户响应的数字特征，联合表征可削减、可中断、可平移三类需求响应用户收益与响应行为之间的不确定映射关系。接着，考虑需求侧资源分散性与多样性使得其可调度能力具有很大的局限，建立三类不确定需求侧资源的通用(virtual battery,VB)模型，量化需求响应资源出力，优化了需求侧调度模型的削峰填谷效果。最后，通过算例仿真验证该方法的有效性和可行性。

关键词

需求响应 / 虚拟电池模型 / 不确定性 / 综合云模型 / Logit离散选择模型